Teaching Accuracy Through Repeated Gamified Echography Training (TARGET): Assessment of an Ultrasound Skill Simulator in Teaching Ultrasound-Guided Needle Placement, a Prospective Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The increasing use of ultrasound in veterinary private practice and demand for skilled operators upon graduation has placed an increased burden on the ever-dwindling number of academic radiologists. Simulation-based medical education can help prepare for and consequently reduce this burden, allowing for the acquisition of clinical skills through deliberate practice in a safe, controlled, and low-stakes environment. Ultrasound-guided fine needle placement is the foundation for more advanced interventions such as ultrasound-guided fine needle aspirates and centeses. A reusable novel ultrasound skill simulator consisting of metal targets wired to a circuit and suspended in ballistics gel was created to teach ultrasound-guided fine needle placement. Forty-seven second-year veterinary students watched an instructional video and performed two ultrasound-guided fine needle placement skill tests on the simulator with a period of practice between. Significant improvement in time to task completion ( p = .0021) was noted after the period of practice. The majority of student feedback was positive with 89% (42/47) indicating they would use the simulator again to practice and that it should be incorporated into the curriculum, 74% (35/47) indicating their basic skills, knowledge, and confidence using ultrasound improved using the simulator, and 55% (26/47) indicating they could now teach this skill to a peer. The authors suggest further development of this model for ease of manufacture and increased variation in difficulty, and veterinary curriculum incorporation for basic ultrasound-guided fine needle placement training.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».